AIモデルの限界体験に基づくニューラルネットワークおよびAttention機構のインタラクティブ学習教材の提案

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2026-08-12
• タイトル / 言語: ja
• タイトル: AIモデルの限界体験に基づくニューラルネットワークおよびAttention機構のインタラクティブ学習教材の提案
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Proposal of an Interactive Learning Environment for Neural Networks and Attention Mechanisms Based on Experiencing AI Model Limitations
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: AI教育，ニューラルネットワーク，Attention，インタラクティブ教材，可視化学習
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 情報経営イノベーション専門職大学
• 著者所属: 千葉工業大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Professional University of Information and Management for Innovation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Chiba Institute of Technology
• 著者名: 中田, 豊久; 三浦, 元喜
• 著者名(英): Nakada Toyohisa; Miura Motoki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，ニューラルネットワークの基礎からAttention機構までを，モデルの「失敗」と「改善」を通して段階的に学べるインタラクティブWeb教材を提案する．数式中心の従来教育に対し，本教材ではあえて制約のある低性能なモデルの限界（解けない問題・語順依存など）を提示し，それを克服するプロセスを通じて各技術の必要性を直感的に理解させるシナリオを設計した．具体的には，(1) 活性化関数やバイアスの役割，(2) 画素値の増減による簡易画像生成，(3)Attentionによる同音異義語の文脈解消，の3段階の学習環境を構築した．パラメータ操作が即座にグラフや画像へ反映されるNext.jsベースの可視化システムを実装し，大学生を対象とした授業実践による評価を行った結果，AIの内部構造に対する直感的理解の促進と学習意欲の向上に有効であることが示された．なお，開発した教材はWeb上（https://learning-from-ai-failures.vercel.app/）で一般公開されている．
• 書誌情報: 情報教育シンポジウム2026論文集; 巻 2026, p. 158-164, 発行日 2026-08-12
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会